%0 Journal Article
%T The research of principal-component Wiener filtering method based on kernel function<br>基于核函数主分量的维纳滤波方法研究
%A 李月
%A 马海涛
%A 林红波
%A 赵晓京
%A 杨泉
%A 宋蕾
%J 地球物理学报
%D 2010
%I 
%X 针对强随机噪声地震资料背景下经典维纳滤波方法在信号的保幅及高维数据空间求解过程中产生病态矩阵的问题，提出利用核函数主分量维纳滤波压制强地震勘探随机噪声.首先利用线性核函数将地震信号映射到特征空间，再通过主分量分析方法提取地震数据主分量进行数据降维，并得到核主分量维纳滤波因子，从而进行核主分量维纳滤波（K-WPC）.正演仿真及对实际地震资料处理表明，该方法对随机噪声有较好的压制作用，保幅效果也令人满意.
%K Wiener filtering
%K Linear kernel function
%K Principal component
%K Ricker wavelet
%K Random noise<br>维纳滤波
%K 线性核函数
%K 主分量
%K Ricker子波
%K 随机噪声
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=1E44AE713D8A6DE0&jid=14DC41C59CBF6770055A7D610D53AE46&aid=3D40BB9B0E496FFF91B33A54FE6C8ED4&yid=140ECF96957D60B2&vid=8E6AB9C3EBAAE921&iid=94C357A881DFC066&sid=7DA67D178F3C9099&eid=603BC00D7DC5FEAC&journal_id=0001-5733&journal_name=地球物理学报&referenced_num=0&reference_num=18